Revolūcija astrofizikā: kā AI atšifrē zvaigžņu veidošanos!

Revolūcija astrofizikā: kā AI atšifrē zvaigžņu veidošanos!

Heidelbergas Universitāte paplašina savas pētniecības iespējas, izveidojot divas jaunas pētniecības grupas, kas koncentrējas uz novatoriskām pieejām astrofizikā. Galvenā uzmanība tiek pievērsta novērojumu datu novērtēšanas uzlabošanai, lai pētītu zvaigžņu veidošanos. Dr. Savā pētniecības grupā Viktors Ksols izstrādās ļoti efektīvus novērtēšanas algoritmus, kuru pamatā ir mašīnmācīšanās metodes.

Mūsdienās astronomiskie novērojumi rada milzīgus datu apjomus, kurus ir grūti pārvaldīt, izmantojot parastās statistikas metodes. Tāpēc Dr. Ksoll ir projekts “Mašīnmācības risinājumi zvaigžņu veidošanās procesam” (StarForML), kura mērķis ir izstrādāt stabilus rīkus jauno zvaigžņu vecuma, masas un ķīmiskā sastāva noteikšanai. Tas arī ir paredzēts, lai palīdzētu novērst atšķirības starp faktiskajiem novērojumu datiem un astrofiziskām simulācijām, kas bieži kalpo par pamatu šo datu analīzei. Pētnieciskais darbs Teorētiskās astrofizikas institūtā sāksies 2026. gada janvārī un saņems atbalstu no Kārļa Zeisa fonds, kas iestājas par zinātniskiem sasniegumiem STEM disciplīnās.

Sarežģīts zvaigžņu veidošanās process

Zvaigžņu veidošanās ir ārkārtīgi sarežģīts process, kas stiepjas no lieliem molekulāriem mākoņiem līdz atsevišķām protozvaigznēm. Lai pētītu šos procesus, ir nepieciešamas dažādas metodes, tostarp fotometriskie un spektroskopiskie novērojumi, kā arī starpzvaigžņu vielas analīze. Sakarā ar milzīgo datu apjomu, ko nodrošina mūsdienu teleskopi, efektīvu, automatizētu algoritmu ieviešana kļūst arvien nepieciešama. Izstrādātajām mašīnmācīšanās metodēm šeit ir izšķiroša nozīme, jo tās ļauj ātrāk un efektīvāk novērtēt datus.

Papildus jaunu novērojumu datu novērtēšanas algoritmu izstrādei, piemēram, būtu jāveicina Dr. K. izstrādātie algoritmi, tiek apspriestas arī uzlabotas pieejas, piemēram, implicit likelihood inference (ILI). Šī metode apgūst statistiskās attiecības starp parametriem un datiem un spēj apstrādāt sarežģītas datu kopas. Atšķirībā no tradicionālajām Bajesa metodēm, kas bieži cīnās ar augstas dimensijas datiem, ILI nodrošina elastīgu pieeju rezultātu novērtēšanai un modeļu nenoteiktības uzskaitei. Vienkāršs uzsver, ka mašīnmācīšanās metožu izmantošana astrofizikā nepārtraukti pieaug un paver jaunas iespējas astrofizikas jautājumu risināšanai.

Tehnoloģiju attīstība un izaicinājumi

Kā daļa no pētniecības projektiem tiek izmantotas tādas metodes kā Visuma apgūšanas cauruļvads (LtU). Šis cauruļvads ļauj ātri un efektīvi izmantot mašīnmācīšanās metodes astrofizikā. Šī rīka sākotnējā pārbaude liecina par panākumiem galaktiku kopu masu novērtēšanā un gravitācijas viļņu signālu analīzē. Šādas tehnoloģijas prasa izmantot neironu tīklus, lai apstrādātu astrofiziskos datus, lai paātrinātu zinātnes progresu.

Lai gan mašīnmācīšanās metodes sniedz daudzsološus rezultātus, joprojām pastāv problēma, ka daudzas no šīm metodēm astronomiem nav viegli pieejamas. Lietotājam draudzīgu secinājumu metožu izveide joprojām ir svarīgs uzdevums, lai turpinātu progresu astrofizikas jomā. Šo rīku un algoritmu turpmāka attīstība varētu veicināt kritisku progresu Visuma sarežģītās dinamikas izpratnē.